自DeepSeek R1在去年春节亮相后，半年时间里，国内基于纯文本的大规模MoE推理模型实现了迅猛发展。国产开源模型不仅稳居全球榜首，至今仍保持显著领先优势，甚至促使OpenAI推出了gpt-oss作为回应。
DeepSeek、GLM、Kimi、Qwen等国内厂商凭借万亿级MoE技术确立了行业影响力，已牢牢占据核心竞争席位。这一突破彻底扭转了国产模型被动追赶的局面，首次在技术演进周期和市场覆盖维度实现局部引领。当前行业呈现两极分化态势：头部企业坚守AGI愿景，而部分生存压力下的参与者则转向B端商业化，放弃了AGI。
去年年初还是这样的：
当前国内基座团队的核心驱动力，本质上仍源于创始人的愿景或FOMO（错失恐惧症）。对行业最有利的状态是：持续开源生态、OpenAI不断设定新标杆、保持技术代差，从而形成’追赶-投入’的良性循环，团队才能持续获得资源支持，资本方也愿意持续输血。
这条逻辑链中任一环节断裂，游戏都会终结。悲观视角下，这种模式充满风险；但乐观来看，技术跃进历来由极少数先驱触发，通过集体协作实现突破。如今大模型领域已形成中美双极格局，我们凭借人口基数优势和技术彩票（如Qwen、DeepSeek的开源贡献），完全有可能实现创始人们的终极目标。正如那句经典：悲观者永远正确，乐观者才能推动变革。基于此，到2025年底最显著的变化将是：
1.从业者的待遇
行业薪酬风向变了，技术骨干的薪资一路飙升，最典型的案例莫过于seed。当某些公司还在"千金买马骨"，把招个招牌员工当营销噱头大书特书时，字节跳动直接年中大手笔期权加码，全员薪资涨幅+xx万。这简直是开天辟地的资本家让利操作——麦穗黄了千百季，打工人分红破天荒。随着招聘内卷加剧，如今做底层架构的应届生，起薪百万已是底线，若没达到，只能怪你不会谈价了。
最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？
与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫！
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2.企业更愿为潜力买单
除非你是业界公认的技术领袖，否则竞争力很可能比不上简历亮眼的应届生。大模型领域压根不存在"3年经验"的价值——从2022年3月到2024年10月，多数企业还在钻研dense模型的底层技术，这类经验在当下市场几乎一文不值。招聘方真正愿意支付溢价的，是万亿MoE、Agent架构和Omni方向的技术突破，而这些领域取得显著进展不过最近12个月的事。再看当前技术格局，nano banana pro与gemini 3 pro已形成代际优势，性能呈现断层式领先，连openAI都难以企及。这种情况下，3年经验的价值比得上一套全新的思维框架吗？
3.AGI的核心是G
大模型发展初期，业界还在争论应用场景和落地可行性。盲目跟风的都踩坑了！参考梁文峰的观点，这就是认知层级差异。执着落地本质是低效重复，与传统"接单式AI厂商"的局限无异。这类业务的天花板极低，真正的目标是通用人工智能，必须瞄准千亿级市场估值。不仅是管理层认知不足，22年许多算法工程师（分布在大厂搜索、交互、NLP等部门）也低估了AGI潜力。
他们试图通过业务线内的"智能入口"实现购物助手、领域问答、内容生成等功能，这类应用终将被基座能力覆盖。随着AGI演进，业务层核心工作将简化为Prompt工程和上下文优化，除少数专注强化学习（RL）的案例外，多数人面临同质化竞争。RL经验的市场认可度也在下降，本质仍是数据驱动的局部优化。这种认知局限不完全源于技术怀疑，更多是行业混沌期的保守心态！
等反应过来时，窗口期已关闭。许多优秀算法工程师困在提升APP点击率（CTR）或降低人力成本的细节中，但认知边界决定财富边界。2024年的观点依然成立：有能力者必须投身基座研发。这类团队能持续获取业务资源支持，薪资和发展空间远超应用层，且无需自负盈亏。头部企业的基座团队往往伴随业务增长获得超额回报（通过RSU/期权），现在更可直接参与业务红利分配。
此外，基座工作天然具备高曝光度，公司资源会为个人影响力背书，优秀者可轻松实现职业溢价。应用方向建议优先考虑降本增效类工具，谨慎选择C端助手（生命周期通常不足1年，应届生尤其需避开）。虽然应用需求旺盛，但"行业模型"本质是反AGI的妥协方案。
业务方为迎合管理层包装的概念，技术价值有限。这类岗位虽易获取，但职业天花板明显。相比之下，基座训练岗位门槛高且容错空间大：通过面试后，Infra和数据团队会提供强力支持，日常工作聚焦论文研究、实验设计和认知沉淀。跳槽时，企业认可度直接绑定原团队成果，选对平台即可持续享受红利。关键前提是获得入场资格，这需要极致的竞争力。
最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？
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